Скачать или смотреть ТОП-25 вопросов на собеседовании в Data Science: как отвечать, чтобы получить оффер | Часть 1

Предзапись на 3 поток курса "База ML": https://forms.yandex.ru/u/6822f819842...
Демо-курс "База ML": https://clck.ru/3FxXvU
Курс "База ML": https://clck.ru/3FxXwp
Курс "ML в бизнесе": https://clck.ru/3FxXya
Подписывайтесь на MLinside в Телеграм: https://t.me/+xPCRRLylQh5lMmI6

ТОП-25 ВОПРОСОВ на собеседовании в Data Science. Часть 1 — первые 12 с экспертными ответами и фишками от практикующего ML-инженера.

Это не просто список вопросов — это подробный разбор того, что реально спрашивают на собесах в ML и Data Science. Вы узнаете не только правильные ответы, но и фишки, которые помогут выделиться среди кандидатов и показать экспертность.

Разбирает Александр Дубейковский — эксперт по машинному обучению в бизнесе (3 года опыта в Яндексе), ментор студентов и школьников в IT, выходец из Школы Анализа Данных от Яндекса. Последний собес он прошёл на 20 минут быстрее нормы.

Вы узнаете:
Как правильно отвечать на вопросы по ML, регуляризации, метрикам, ансамблям и другие.
Какие формулировки показывают вашу глубину.
Как собес проверяет не только знания, но и понимание.
Почему собеседования — это шанс учиться, а не провалиться.
Это часть 1 — первые 12 вопросов. В следующих частях — продолжение и сложные темы.
📌 Подписывайтесь на канал MLinside, чтобы получать новые уроки по ML и Data Science.

Тайм-коды:
00:00 – Введение: зачем смотреть это видео
00:31 – Как устроены собеседования в крупных IT-компаниях
01:09 – Структура собесов: ML 50%, Python/алгоритмы 40%
01:52 – Обзор секции “База ML” — как будут оценивать
02:13 – Вопрос 1: Как работает логистическая регрессия
03:08 – Вопрос 2: Что такое переобучение и как его замечать
04:03 – Фишки: data augmentation, SMOTE, шум
04:56 – Вопрос 3: Почему L1 регуляризация зануляет признаки
06:24 – Вопрос 4: Как устроено дерево решений
07:50 – Вопрос 5: Переобучение в деревьях, прунинг
09:00 – Вопрос 6: Как работает случайный лес (Random Forest)
10:28 – Вопрос 7: Чем отличается бустинг от Random Forest
11:34 – Вопрос 8: Метрики регрессии и классификации
12:15 – Вопрос 9: Что такое ROC-AUC и как его интерпретировать
13:10 – Вопрос 10: Precision — как объяснить на собесе
14:06 – Вопрос 11: Recall и его применение в медицине
15:04 – Вопрос 12: Связь Recall и ROC-AUC
15:25 – Финал: что дальше, продолжение в части 2

#DataScience #машинноеобучение #собеседование #MLинтервью #MLвопросы #Python #MLInside